Yapay Zeka, tarımsal ürün gelişiminde nasıl bir rol oynuyor?
-
Bilim insanları, gıda endüstrisinin tarımsal ürün üretmesine yapay zeka ile katkıda bulunuyor. Gelin bunu nasıl yaptıklarına bakalım…
Yapay zeka (YZ) insan varlığının her köşesine nüfuz etmiş durumda. Bir bireyin bir günde kaç adım attığını takip etmekten küresel hava durumu modellerini tahmin etmeye kadar, YZ artık her yerde faal.
Gıda endüstrisinin, tarladan sofraya kadar üretimin her aşamasında gıda üretimini azami düzeye çıkarmak için yapay zekayı kullanması şaşırtıcı değil. Bilim de bunu yapmalarına yardımcı oluyor.
Bilim, mahsulleri anlamaya ve geliştirmeye nasıl yardımcı oluyor?
Henüz nispeten yeni bir teknoloji olmasına rağmen, yapay zeka (YZ) yiyecek ve içecek endüstrisi için paha biçilmez olduğunu kanıtladı. Aynı zamanda geçici olmayacağı da anlaşılıyor.
Yapay Zeka’nın şaşırtıcı kullanım örnekleri
Göttingen’deki Şeker Pancarı Araştırma Enstitüsü ve Bonn Üniversitesi’nden araştırmacı bilim insanları, şeker pancarı bitkilerinin toprak üstü kısımlarının 3D (3 boyutlu) modellerini oluşturmak için bir LIDAR (Işık Algılama ve Uzaklık) 3D tarayıcı kullanarak lazer taramayı denemeye başladı. Araştırma, yapay zeka destekli mahsul geliştirmeye yönelik özel bir projenin parçası.
LIDAR (Light Detection and Ranging) 3D tarayıcı nedir?
LIDAR, ‘ışık algılama ve menzil belirleme’ veya ‘lazer görüntüleme, algılama ve menzil belirleme’ anlamına gelir. Bir nesneyi veya yüzeyi lazerle hedefleyerek ve yansıyan ışığın alıcıya geri dönme süresini ölçerek menzilleri belirlemeye yönelik bir yöntemdir.
Birden fazla yönde tarama yapabilir ve 3D görüntülerin oluşturulmasına olanak tanır. LIDAR genellikle yüksek çözünürlüklü haritalar yapmak için kullanılır ve dünya yüzeyinin ve okyanus tabanının 3D görüntülerini sağlar. Ayrıca navigasyonda da giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Bu teknoloji tarımsal ürünlere nasıl yardımcı olacak?
GigaScience Press adlı dergide yayınlanan bir araştırma, bir şeker pancarı bitkisinin ayrıntılı bir 3D modelini oluşturmak için lazer taramayı 3D baskı ile birleştiriyor. Peki ama neden bitkileri 3D modellere dönüştürelim?
Ekip, referans olarak bitkinin fiziksel bir örneğine sahip olmanın, yaprakların açısı gibi daha karmaşık özellikler de dahil olmak üzere ilgili tüm özelliklerin net bir şekilde analiz edilmesine olanak sağladığını açıklıyor. Bu, şeker pancarı bitkisinin toprak üstü kısımlarının temel özelliklerinin daha iyi anlaşılmasını sağlar ve yapay zeka destekli mahsul iyileştirme için kullanılabilir. Bir bitkiyi haritalama süreci ‘ bitki fenotipleme’ olarak bilinir.
Modern bitki ıslahı, fenotipleme sürecini takiben bir bitkinin arzu edilen özelliklerini seçmek için makine öğrenimi algoritmaları ve sofistike görüntüleme teknolojisini içeren temel olarak veri tabanlıdır.
Geçmişte fenotipleme, insanlar tarafından manuel olarak alınan ölçümlere dayanıyordu. Ancak şimdi, sensör teknolojisi, fenotipleme gelişmelerinin otomatikleştirilmesine olanak sağlamaktadır. Alınan ölçümler bitki boyutu, meyve kalitesi ve yaprak şekli ve boyutunu içerebilir.
Sensörler, temel bilgilerin toplanması açısından son derece verimli olmalarının yanı sıra, belirli bir bitki hakkında büyük ölçekte manuel olarak toplanması zor olan daha karmaşık bilgileri de yakalayabiliyor.
Şeker bitkilerinin anlaşılmasını geliştirmek için kullanılsa da, bu teknoloji tüm ürünlerin anlaşılmasını ve geliştirilmesini iyileştirmek için kullanılabilir.
Araştırmadan elde edilen sonuçlar, GigaScience Press dergisinde yayınlandı.
